定位您应该谨慎地对不同的测试使用定位和相同的。一般来说此类测试的分析结果不能推断到所有用户。此外缩小受众范围会增加测试时间并降低灵敏度。所描述的架构基于用户跨时隙均匀分布的基本假设。但是当使用伪随机哈希函数时槽的用户数量几乎总是不同。另外如果用户发现自己处于测试状态并重新注册那么槽位的不平衡就会变得很严重。如何保证这个差异不至于很大呢以下是一些有助于解决此问题的想法和代码片段。检查分割样本比率不匹配首先让我们为从开始的一百万个连续生成合成数据。
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值将等于其中是随机数数字槽数为。对于中的我们将使用作为哈希函数。函数返回一个由个数字组成的数组对应于每个槽中的用户数量。为了检查均匀性我们将使用卡方和 加纳电话号码 测试如果则返回否则如果返回我们需要两个量测试的误报百分比和对不平衡的敏感度。对于第一个检查让我们使用随机的运行它一百次并计算我们看到的有效检查的百分比无为了检查灵敏度我们。
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将人为地将一定比例的用户添加到槽我们将逐渐增加该比例。最后我们计算第一次操作发生时的不平衡平均值。中断完整代码结果的误报的误报的平均灵敏度的平均 灵敏度测试的 加纳电话号码列表 灵敏度较低但也较少误报。这两种方法都非常适合监控分布并且应该持续使用来监控测试的运行状况。分布不均匀是计算测试结果之前必须解决的问题的指标。顺利实施和监控这种方法包含重要的附加功能您可以运行任。
